Python Pandas Kütüphanesi İle Veri Analizi: 9 Madde ile Kullanımı

Pandas, genellikle veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan güçlü bir Python kütüphanesidir. İşte kullanım alanları ve avantajları:

Pandas Kullanım Alanları:

1. Veri Analizi ve Manipülasyonu: Veri çerçeveleri aracılığıyla büyük ve karmaşık veri setlerini kolayca işlemenizi sağlar. Veri temizleme, filtreleme, birleştirme ve dönüştürme işlemleri için idealdir.
2. Finansal Analiz: Finansal verileri analiz etmek ve finansal modeller oluşturmak için yaygın olarak kullanılır. Hisse senedi fiyatları, finansal göstergeler ve portföy analizi gibi konularda etkili bir araçtır.
3. Veri Görselleştirme: Veri setlerini daha iyi anlamak ve görselleştirmek için Matplotlib veya Seaborn gibi başka kütüphanelerle birlikte kullanılabilir. Veri çerçeveleri, grafiklere dönüştürülebilir ve bu sayede veri üzerinde daha hızlı ve etkili bir şekilde gezinebilirsiniz.
4. Zaman Serisi Analizi: Zaman serisi verileri işlemek için özel olarak tasarlanmıştır. Finans, meteoroloji, enerji sektörleri gibi birçok alanda zaman serisi analizleri için kullanılır.
5. Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi: Veri madenciliği ve makine öğrenimi projelerinde temel veri manipülasyonunu kolaylaştırır. Veri çerçeveleri, özellik mühendisliği ve veri seti hazırlığı için önemli bir araçtır.
6. SQL Tabloları ve Veritabanları ile Etkileşim: SQL tabloları ve veritabanları ile etkileşim kurabilme yeteneği sunar. Veri çerçeveleri, SQL sorgularını çalıştırma ve veritabanı işlemlerini kolayca gerçekleştirme imkanı sağlar.

Avantajları:

1. Hızlı ve Etkili Veri İşleme: Veri manipülasyonu için optimize edilmiş birçok işlev içerir ve bu nedenle büyük veri setlerinde bile hızlı çalışır.
2. Esnek Veri Yapısı: Veri çerçeveleri, farklı veri tiplerini içerebilen esnek bir tablo yapısına sahiptir. Bu, heterojen veri tipleriyle çalışmayı kolaylaştırır.
3. Veri Temizleme ve Dönüşüm İşlemleri: Eksik verilerle başa çıkma, veri dönüştürme ve temizleme işlemlerini kolaylaştırır. Bu, veri setlerini daha analiz edilebilir ve kullanılabilir hale getirir.
4. Geniş İstatistiksel ve Matematiksel İşlevsellik: Temel istatistiksel işlevlerden gelişmiş matematiksel işlemlere kadar birçok analitik işlevi destekler.
5. Topluluk Desteği ve Belgelendirme: Geniş bir kullanıcı topluluğu ve kapsamlı bir belgelendirme ile desteklenir. Bu, kullanıcıların sorunlarına çözüm bulmalarını ve kütüphaneyi etkili bir şekilde kullanmalarını sağlar.
6. Open Source ve Python Entegrasyonu: Ücretsiz ve açık kaynaklıdır ve Python dilinin doğal bir uzantısıdır. Python ekosistemi içinde entegre çalışabilir ve diğer popüler kütüphanelerle uyumludur.

Pandas, geniş bir kullanım alanına sahip olması ve sunduğu avantajlar nedeniyle veri bilimi ve analitik projelerde sıkça tercih edilen bir araçtır.

Python ile Örnek Kullanımı:

Python dilinde veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan pandas kütüphanesi, geniş bir işlevsellik yelpazesi sunar. İşte bu işlevsel kütüphanenin bazı temel modüllerine dair detaylı bir örnek:

1. İçe Aktarma

İlk adım olarak, kütüphanemizi projemize ekleyelim:

import pandas as pd // Bu satırdan sonra pandas yerine pd yazmamız yeterlidir

2. Veri Çerçevesi Oluşturma

Pandas, veri çerçeveleri adı verilen tablolar üzerinde çalışır. Bir veri çerçevesi oluşturmak için, genellikle bir Python sözlüğü veya başka bir veri yapısı kullanılır. Örneğin:

data = {'Ad': ['Ahmet', 'Mehmet', 'Ayşe', 'Fatma'],
        'Yaş': [25, 30, 22, 28],
        'Şehir': ['İstanbul', 'Ankara', 'İzmir', 'Bursa']}
df = pd.DataFrame(data)

Bu, temel bir veri çerçevesi oluşturur.

3. Veri Çerçevesini İnceleme

Oluşturulan veri çerçevesini incelemek için head() fonksiyonunu kullanabiliriz:

print(df.head())

Bu, veri çerçevesinin ilk birkaç satırını gösterir.

4. Veri Çerçevesini Filtreleme

Veri çerçevesini belirli bir koşula göre filtrelemek için şu şekilde yapabiliriz:

istanbul_residents = df[df['Şehir'] == 'İstanbul']
print(istanbul_residents)

Bu, sadece İstanbul’da yaşayanları içeren yeni bir veri çerçevesi oluşturur.

5. Temel İstatistiksel Bilgiler

Veri çerçevesinin temel istatistiksel bilgilerini almak için describe() fonksiyonunu kullanabiliriz:

print(df.describe())

Bu, veri çerçevesinin sayısal sütunları için istatistiksel özetleri gösterir.

6. DataFrame Birleştirme

Farklı veri çerçevelerini birleştirmek için çeşitli fonksiyonlar vardır. Örneğin, iki farklı veri çerçevesini bir sütuna göre birleştirmek için merge() fonksiyonunu kullanabiliriz:

df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3],
                    'Ad': ['Ahmet', 'Mehmet', 'Ayşe']})

df2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3],
                    'Şehir': ['İstanbul', 'Ankara', 'İzmir']})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')
print(merged_df)

Bu, ‘ID‘ sütununa göre iki veri çerçevesini birleştirir.

7. Satır ve Sütun Silme

Satır veya sütun silmek oldukça basittir. Örneğin, bir sütunu silmek için drop() fonksiyonunu kullanabiliriz:

df = df.drop('Sütun_Adı', axis=1)

Ayrıca, bir satırı silmek için de aynı fonksiyonu kullanabiliriz:

df = df.drop(index=1)

8. Veri Çekme

Veri çerçevelerinden belirli verileri çekmek için çeşitli yöntemler vardır. Örneğin, belirli bir sütunu çekmek için:

adlar = df['Ad']

Belirli bir koşula göre filtreleme yapmak için:

istanbul_residents = df[df['Şehir'] == 'İstanbul']

9. Gruplama ve İstatistiksel İşlemler

Veri çerçevelerini belirli kriterlere göre gruplamak ve gruplar üzerinde istatistiksel işlemler yapmak için de kullanılır. Örneğin, bir sütuna göre gruplama ve ortalama alma:

ortalama_yas = df.groupby('Şehir')['Yaş'].mean()

Bu, her şehirdeki yaş ortalamalarını içeren yeni bir veri çerçevesi oluşturur.

Sonuç

Sonuç olarak, pandas kütüphanesi, Python dilinde veri analizi ve manipülasyonu için güçlü ve esnek bir araçtır. Büyük ve karmaşık veri setleriyle çalışma ihtiyacı duyan kullanıcılar için ideal olan bu kütüphane, veri temizleme, dönüştürme, birleştirme ve analiz gibi çeşitli görevleri kolayca gerçekleştirmenizi sağlar. Finansal analizden zaman serisi analizine, veri görselleştirmesinden makine öğrenimine kadar birçok alanda kullanılabilir. Pandas’ın hızlı ve etkili veri işleme yetenekleri, esnek veri yapısı, geniş istatistiksel ve matematiksel işlevsellikleri, topluluk desteği ve Python entegrasyonu gibi avantajları, veri bilimcileri ve analistler için vazgeçilmez bir araç haline getirmektedir. Bu nedenle, pandas, veri odaklı projelerde başarıyla kullanılan bir araç olmaya devam etmektedir.

Diğer yazılarımıza buradan göz atabilirsiniz.

Pandas web sitesini buradan ziyaret edebilirsiniz.